abc55

#Coai $COAI
Il mercato dell'apprendimento federato è previsto crescere a un sorprendente ~40% CAGR entro il 2030 (Research and Markets, 2026).
Perché ora? A causa degli agenti AI.
Gli agenti AI stanno rapidamente diventando i nostri compagni digitali: leggono le nostre email, gestiscono i nostri file, navigano per nostro conto, accedendo ai nostri dati più sensibili. Ma ecco la verità scomoda: più l'AI diventa autonoma, maggiore è il rischio per la privacy dei dati. Il rapporto State of AI Agent Security 2026 ha rilevato che il 62% delle imprese cita la perdita di dati come la loro preoccupazione principale riguardo agli agenti AI.

#COAI $COAI
L'app mobile "AI Terminal" di ChainOpera sarà un esempio tangibile delle capacità della Federated AI Platform. Attraverso questa app, gli utenti beneficeranno di agenti AI il cui addestramento, distribuzione e inferenza sono supportati senza soluzione di continuità dalla Federated AI Platform, evidenziando il suo potere di fornire soluzioni AI avanzate e personalizzate. L'agente AI integrato si chiama CoCo. È la compagna personale delle persone che rappresenta ogni persona e completa vari compiti nella vita quotidiana e nel lavoro, come il trading di meme coin e BTC. Adotta un design architetturale integrato dispositivo-cloud. La comunità può fornire supporto computazionale remoto attraverso la condivisione di GPU e può anche utilizzare la tecnologia di apprendimento federato per ottenere un'esperienza di compagno agente personalizzato basata su dati locali, proteggendo la privacy.

$COAI #COAI
La Piattaforma AI Federata affronta tre sfide fondamentali nel campo attuale degli Agenti AI Crypto:
Dal punto di vista dei modelli economici collaborativi, molti attuali agenti AI Web3 si basano su modelli e servizi per agenti costruiti sulla piattaforma web2 e non consentono realmente ai fornitori di risorse AI decentralizzati (dati/modelli/GPUs) di partecipare ai contributi e ottenere ricompense. La piattaforma AI federata apre flussi di valore multilaterali nella comunità che possono aiutare i fornitori di risorse AI a guadagnare ricompense dal consumo degli agenti AI da parte degli utenti finali.

$COAI #COAI
La prossima era dell'AI non riguarda solo "modelli più grandi"—si tratta di intelligenza collaborativa (agenti che lavorano insieme per risolvere la complessità del crypto/DeFi, non singoli sistemi giganteschi).
✅ Il Terminale AI di ChainOpera ha ora oltre 4 milioni di utenti registrati in oltre 50 paesi, con l'obiettivo di diventare uno strumento quotidiano per il fintech/DeFi nel 2026.
✅ Web3 + AI = vittoria reciproca: l'AI semplifica la complessità del Web3, mentre la blockchain consente un'AI di proprietà della comunità (non solo strumenti controllati dalle Big Tech).
✅ A lungo termine: Empower i costruttori attraverso la nostra Fondazione e il prossimo fondo ecosistemico—nessuno viene escluso dalla definizione del futuro dell'AI.

$COAI #COAI
Perché l'IA ha bisogno delle blockchain, aggiungeremmo che questo è particolarmente critico per le applicazioni DeFi e fintech, dove fiducia, trasparenza e allineamento degli incentivi non sono solo desiderabili, ma sono requisiti esistenziali.
Ecco perché:
1. Prova di Persona nei Sistemi Finanziari: Nel DeFi e nel fintech, l'imitazione da parte dell'IA non è solo un problema sociale, è un vettore di attacco finanziario. I sistemi di identità basati su blockchain creano una prova crittografica di unicità, rendendo esponenzialmente più difficile per l'IA:

Coordinazione Decentralizzata Senza Autorità Centrale.
La blockchain cambia questo in modo fondamentale. Abilita:
1. Collaborazione Umano-AI Senza Fiducia: Ad esempio, un protocollo DeFi dove i trader umani e gli agenti AI gestiscono congiuntamente un pool di liquidità.
2. Ecosistemi di Agenti Componibili: Ad esempio, più agenti AI di diversi team possono interagire e collaborare sullo stesso protocollo (ad es., app ChainOpera AI Terminal).
3. Allineamento degli Incentivi su Scala: Ad esempio, costruttori di agenti AI, utenti, fornitori di infrastruttura AI e contributori di conoscenza/feedback umani co-creano tutti sistemi AI agentici.

$COAI #COAI
We consider a project (model) owner that would like to train a model by utilizing the local private data and compute power of interested data owners, i.e., trainers. Our goal is to design a data marketplace for such decentralized collaborative/federated learning applications that simultaneously provides i) proof-of-contribution based reward allocation so that the trainers are compensated based on their contributions to the trained model; ii) privacy-preserving decentralized model training by avoiding any data movement from data owners; iii) robustness against malicious parties (e.g., trainers aiming to poison the model); iv) verifiability in the sense that the integrity, i.e., correctness, of all computations in the data market protocol including contribution assessment and outlier detection are verifiable through zero-knowledge proofs; and v) efficient and universal design. We propose a blockchain-based marketplace design to achieve all five objectives mentioned above. In our design, we utilize a distributed storage infrastructure and an aggregator aside from the project owner and the trainers. The aggregator is a processing node that performs certain computations, including assessing trainer contributions, removing outliers, and updating hyper-parameters. We execute the proposed data market through a blockchain smart contract. The deployed smart contract ensures that the project owner cannot evade payment, and honest trainers are rewarded based on their contributions at the end of training. Finally, we implement the building blocks of the proposed data market and demonstrate their applicability in practical scenarios through extensive experiments.
Source : chainopera.ai
@Yi He @Richard Teng @CZ @Binance_Angels

🤖 Gli agenti AI stanno già costruendo e transando sulla rete di Circle — da hackathon solo per agenti a nuove capacità di Circle Gateway che consentono agli agenti software autonomi di utilizzare USDC per pagamenti e regolamenti.
✅ Questo è esattamente il cambiamento infrastrutturale $COAI a cui si sta lavorando.
🚀 $COAI sta costruendo la blockchain nativa per l'IA progettata per l'intelligenza collaborativa: una piattaforma decentralizzata dove modelli AI, set di dati e potenza di calcolo possono essere scambiati in modo trasparente. $COAI la rete consente agli agenti AI di transare, coordinarsi ed evolversi insieme — co-creata e co-proprietà dalla comunità.

#Coai $COAI

L'apprendimento federato (FL) è un campo di ricerca in rapida crescita nell'apprendimento automatico. Tuttavia, le librerie FL esistenti non possono supportare adeguatamente lo sviluppo algoritmico diversificato; l'uso incoerente di dataset e modelli rende difficile un confronto equo degli algoritmi. In questo lavoro, introduciamo FedML, una libreria di ricerca open source e un benchmark per facilitare lo sviluppo degli algoritmi FL e un confronto equo delle prestazioni. FedML supporta tre paradigmi computazionali: addestramento su dispositivo per dispositivi edge, calcolo distribuito e simulazione su macchina singola. FedML promuove anche una ricerca algoritmica diversificata con un design API flessibile e generico e implementazioni di riferimento complete (ottimizzatore, modelli e dataset). Speriamo che FedML possa fornire un mezzo efficiente e riproducibile per sviluppare e valutare algoritmi FL che possano beneficiare la comunità di ricerca FL.

#COAI $COAI
Attraverso la Prova di Intelligenza, ChainOpera consente una base verificabile, rispettosa della privacy e robusta per l'IA decentralizzata. Ogni interazione e contributo rafforza la rete, permettendo all'innovazione di emergere da ovunque e garantendo che i benefici dell'intelligenza artificiale siano creati e posseduti collettivamente.
@Yi He @Binance Angels @Richard Teng @CZ

$COAI
Riconoscere Contributi Diversi
PoI fornisce un sistema contabile trasparente che valuta equamente diverse forme di partecipazione:
Sviluppatori di Agenti AI & Applicazioni – I contributi sono riconosciuti quando gli agenti o le applicazioni vengono adottati sulla piattaforma ChainOpera.
Creatori di Moduli di Servizio AI – I modelli di servizio e i moduli riutilizzabili sono riconosciuti una volta integrati nell'ecosistema.
Sviluppatori di Modelli – Il dispiegamento di modelli di alta qualità che servono agenti o applicazioni è tracciato e accreditato.

$COAI #COAI

Proof-of-Intelligence–Based Protocol Design & Evolution to an L1 AI Chain
ChainOpera’s Proof of Intelligence (PoI) consensus protocol is purpose-built to coordinate the many actors who power a decentralized, community-owned AI network. It provides the ChainOpera blockchain with a consensus algorithm tailored for collaborative AI (spanning training data management, model training, model serving, AI agent workflows, federated learning, and more).
Core Principles
Proof-of-Contribution
PoI measures and records the real work contributed to the network—whether training models, providing compute, enabling inference, or running agent services. Network participation and access are aligned with verifiable effort rather than financial stake.
Privacy-Preserving Collaboration
Model training and inference can take place without moving raw data, using privacy-preserving computation methods. This ensures that sensitive datasets remain protected while still enabling collective learning.
Robustness and Trust
The protocol is designed to withstand malicious behavior such as data poisoning or model tampering, so results remain trustworthy even in open, decentralized settings.
Verifiability
All key computations—contribution assessments, reputation scoring, and outlier detection—are publicly verifiable. This transparency guarantees that recognition of work is accurate and tamper-resistant.
Source : chainopera.ai
@CZ @Yi He @Richard Teng @Binance_Angels

#coai $COAI
Chainopera.ai crede che l'intelligenza artificiale generale (AGI) non emergerà da un unico grande modello come gli LLM di oggi, ma dall'intelligenza collaborativa — una rete di molti modelli specializzati attraverso modalità e agenti orchestrati in flussi di lavoro complessi, contribuiti da istituti distribuiti e individui in un ecosistema decentralizzato.
Poiché questi modelli e agenti devono lavorare insieme, l'economia decentralizzata e l'architettura tecnica sono la scelta inevitabile. L'infrastruttura AI decentralizzata sottostante per l'addestramento e l'inferenza deve essere autosufficiente, trasparente, economica, resiliente e affidabile, alimentata da una comunità che sfrutta le risorse AI distribuite — inclusi GPU, modelli e dati.